Addition of PEG-interferon to long-term nucleos(t)ide analogue therapy enhances HBsAg decline and clearance in HBeAg-negative chronic hepatitis B: Multicentre Randomized Trial (PAS Study)
Notice bibliographique
Résumé
We studied whether 48 weeks of PEG-IFN alfa-2a add-on increases HBsAg-decline and clearance in HBeAg-negative patients on long-term nucleo(s)tide analogue (NA) therapy. In this investigator-initiated, randomized, controlled trial conducted in Europe and Canada, HBeAg-negative patients treated with NA > 12 months, with HBVDNA < 200 IU/mL, were enrolled. Patients were randomized 2:1 to 48 weeks of PEG-IFN alfa-2a add-on (180 μg per week) or continued NA-monotherapy with subsequent follow-up to Week 72. Endpoints were HBsAg decline (≥1 log10 IU/mL) and HBsAg clearance at Week 48. Of the 86 patients in the modified-intention-to-treat analysis, 58 patients received PEG-IFN add-on, and 28 continued NA monotherapy. At Week 48, 16(28%) patients achieved HBsAg decline ≥1 log10 in the add-on arm versus none on NA-monotherapy (p <.001), and HBsAg clearance was observed in 6 (10%) PEG-IFN add-on patients versus 0% NA-monotherapy (p =.01). HBVRNA was only detected in 2% after PEG-IFN treatment versus 19% in NA-monotherapy (p =.002) at Week 48. PEG-IFN add-on therapy was well tolerated in majority of patients. Low baseline HBsAg levels (<10 IU/mL) identified patients most likely to achieve HBsAg loss with PEG-IFN add-on, whereas an HBsAg level > 200 IU/mL at on-treatment Week 12 was highly predictive of non-response (NPV = 100%). Addition of PEG-IFN to long-term NA enhanced HBsAg decline and increased the chance of HBsAg clearance in HBeAg-negative patients on long-term NA. On-treatment HBsAg levels >200 IU/mL identify patients unlikely to benefit from PEG-IFN add-on and could be used as a potential stopping-rule for PEG-IFN therapy. Our findings support further exploration of immune modulation add-on to antiviral therapy, preferably using response-guided strategies, to increase functional cure rates in patients with CHB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».